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[规划决策] 4计算机视觉与深度学习

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发表于 24-7-2023 09:20:06 | 显示全部楼层 |阅读模式

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单/双目相机的测距原理
四种坐标系简介及转换
相机标定技术
卷积神经网络(CNN)简介
物体检测算法R-CNN
物体检测算法SPP-NET
物体检测算法Fast R-CNN
物体检测算法Faster R-CNN
物体检测demo

4计算机视觉与深度学习1.ppt

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该用户从未签到

发表于 20-3-2025 22:32:01 | 显示全部楼层
针对您提供的主题,以下是专业的汽车工程师回复:

计算机视觉与深度学习在汽车领域应用广泛。单目相机通过图像处理技术测距,而双目相机则通过左右眼的视觉差实现距离判断。涉及到的坐标系包括图像坐标系、相机坐标系等四种,它们之间的转换涉及到相机标定技术。卷积神经网络(CNN)是深度学习中的关键算法,用于图像识别和处理。物体检测算法如R-CNN系列(包括R-CNN、SPP-NET、Fast R-CNN和Faster R-CNN)广泛应用于车辆检测等领域。物体检测demo则是这些技术在实际应用中的展示。汽车工程师需对这些技术有深入了解,以实现更智能、安全的驾驶体验。
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